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智慧景區(qū)以旅游資源整合及信息化系統建設為基礎，進行線上線下聯動運營，促進景區(qū)旅游產業(yè)發(fā)展，促進旅游供給側改革，促進產業(yè)升級。建設景區(qū)旅游大數據平臺，根據數據分析結果輔助景區(qū)管理。 了解詳情 最新文章 【精選企業(yè)應用】全民戰(zhàn)疫時期，企業(yè)遠程辦公如何更高效？ 華為云聯合歐電云打造新時代數字化轉型的利器來自：云商店
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品化，省時更省力 哪些工廠可以使用數據分析軟件？ 制造工廠：紡織行業(yè)、飼料行業(yè)、汽配行業(yè)、衛(wèi)浴行業(yè)、食品行業(yè)、水泥行業(yè)、化工行業(yè)、汽車行業(yè)；動力中心：鍋爐房、空壓站、變電站、配電房、熱電廠、再生能源發(fā)電、光伏發(fā)電、水力發(fā)電等場景可以部署數據分析軟件，升級為數字工廠，安全聲場，節(jié)能降耗、增產增效。來自：專題![]()
以數字資產模型為核心驅動的一站式IoT數據分析實踐 以數字資產模型為核心驅動的一站式IoT數據分析實踐 時間：2022-09-22 18:30:50 IoT數據分析面臨的問題與挑戰(zhàn) 隨著物聯網設備接入數量的快速增長，IoT數據量也急速增長，快捷有效的數據分析的價值越來越重要。然而，當前IoT數據分析面臨著諸多關鍵挑戰(zhàn)，貫穿著數據分析的整個過程：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 解決 90% 數據分析問題，表格大神最常用這 5 個函數 解決 90% 數據分析問題，表格大神最常用這 5 個函數 時間：2022-11-16 16:06:29 協同辦公 文檔協同管理 文檔存儲管理 數字化辦公 石墨表格 10 大實用函數，學會了，數據整理分析效率輕松翻來自：云商店![]()
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基于物聯網數據分析實現傳統人工作業(yè)的升級改造，比如，智慧倉儲中的智能調度。 然而，通用的大數據分析服務由于缺乏針對物聯網行業(yè)的最佳實踐，在技術層面和商業(yè)層面都缺少物聯網基因，影響物聯網數據應用開發(fā)效率。因此，華為云IoT數據分析服務應運而生。 三、如何做好物聯網數據分析？ 首先，來自：百科![]()
基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，可用于智能相冊、內容推薦，圖庫管理。圖形化、無代碼，輕松開發(fā)。 上傳圖片 識別結果 名稱 評分 大海 90 帆船 88 評分代表命中某標簽的概率，評分越高，表示越有可能命中當前標簽。 生成圖片標簽 對圖片進行人臉檢測和分來自：專題![]()
全國（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機構、數據分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽，賽隊人數1-10人；組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數據分析賽包括“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質分析”3個子賽題。由于數據分析賽涉及人工智能算法集成來自：百科![]()
的轉換，轉化成滿足業(yè)務目標的數據模型。 基于預設的數據模型，使用易用SQL的數據分析，用戶可以選擇Hive（數據倉庫），SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 5、數據呈現調度 用于數據分析結果的呈現，并與 數據治理中心 DataArts Studio集成，提供一站式的大數來自：專題![]()
據管理成本高昂 數據分析階段：不同類型數據分析數據源不同，形成數據孤島、存在大量數據搬遷；并且數據分析門檻高，缺少簡單易用的數據分析工具 數據可視化 階段：缺少交互式查詢能力、缺少基于時間維度的洞察分析能力 華為云IoT數據分析開放架構介紹 基于以上IoT數據分析面臨的挑戰(zhàn)，華為推來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據倉庫DWS提升數據分析性能實現分析決策一體化案例 數據倉庫DWS提升數據分析性能實現分析決策一體化案例 時間：2021-03-08 14:42:45 數據倉庫 數據倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠來自：百科![]()
華為云計算 云知識 探索Serverless數據湖：無需大數據背景，會SQL就會大數據分析 探索Serverless數據湖：無需大數據背景，會SQL就會大數據分析 時間：2021-04-27 15:04:16 內容簡介： 隨著大數據&AI技術在企業(yè)商用場景的廣泛應用，統一數據平臺來自：百科![]()
基礎的公有云大數據服務較難充分滿足物聯網數據分析的要求原因何在？ 基礎的公有云大數據服務較難充分滿足物聯網數據分析的要求原因何在？ 時間：2021-03-12 14:54:55 物聯網 大數據分析 云計算 基礎的公有云大數據服務較難充分滿足物聯網數據分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳實踐，學習成本/開發(fā)門檻高；來自：百科![]()
據是否符合該模型或者假設。如果該假設成立，那么在此基礎上再去檢驗新的數據集或者進一步提煉假設的模型，讓其更接近最終的分析結果。探索式數據分析是一個對假設的結果進行驗證和收斂的過程。探索式數據處理被廣泛地應用在金融，保險，互聯網，社科，醫(yī)療，制藥等行業(yè)，是數據科學家和工程師的好幫手。來自：百科![]()
現形式，可以直觀地展示數據分析結果。同時，支持地圖顯示、普通表、交叉表、中國式復雜報表等多種報表形式，可以滿足企業(yè)不同的報表需求。4. 交互式分析：支持篩選器，實現交互式分析，可以幫助企業(yè)快速找到關鍵信息。同時，支持實時更改計算方法，可以靈活地進行數據分析。5. 自動刷新：支持定來自：專題![]()
制，可以有效保護企業(yè)的數據安全，防止數據泄露。3. 分析報表：支持柱圖、線圖、餅圖、雷達圖、散點圖、詞云等多種展現形式，可以直觀地展示數據分析結果，幫助企業(yè)做出決策。同時，還支持上卷、下鉆、旋轉、切片等多維分析，可以深入挖掘數據的價值。4. 自定義功能：支持自定義字段，過濾器，實來自：專題![]()
物聯網 大數據分析 云計算 一、傳統大數據平臺Lambda架構： 兩條數據流獨立處理： 1.實時流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關鍵問題： 1.計算結果容易不一致，如批計算的結果更全面，與流計算有差異來自：百科![]()
場數據等，提供全面的數據分析，幫助企業(yè)從多角度、全方位了解企業(yè)的運營情況。4. 易用性：深拓BI系統的操作界面友好，易于使用，用戶無需具備專業(yè)的數據分析技能，就可以輕松使用該系統進行數據分析。5. 實時性：深拓BI系統可以實時更新數據，提供最新的數據分析結果，幫助企業(yè)及時了解企業(yè)的運營情況，做出快速的決策。6來自：專題
